ドローンを用いた送電線点検のための 自然ランドマークの検出と位置情報の推定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS19019

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2019/03/11

タイトル(英語): Detection of natural landmarks and estimation of position information for transmission line inspection using drone

著者名: 森田 道成(沖縄工業高等専門学校),金城 大海翔(沖縄工業高等専門学校),佐藤 志土(沖縄工業高等専門学校),タンスリヤボン スリヨン(沖縄工業高等専門学校),姉崎 隆(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): michinari morita(National Institute of Technology, Okinawa College),hironobu kinjo(National Institute of Technology, Okinawa College),shido sato(National Institute of Technology, Okinawa College),Sulyyon Tansuriyavong(National Institute of Technology, Okinawa College),takashi anezaki(National Institute of Technology, Okinawa College)

キーワード: ドローン|ＳｆＭ|Ｖｉｓｕａｌ　ＳＬＡＭ|ＧＰＳ|Drone|SfM|Visual SLAM|GPS

要約(日本語): 当研究室では、無人機を使って送電線を検査するシステムを開発している。 このシステムでは、GPSへの高圧線の影響を考慮し、Visual SLAMを使用して無人機が飛行している。 しかし、このVisual SLAMで推定した位置のスケールは不明である。 本稿では、この問題を解決するために、自然のランドマークを検出し、その位置を推定することで、Visual SLAM位置のスケールを明確にする方法を提案する。 提案手法の有用性を確認するために精度を検証した。 その結果、画像間のメートル単位の位置関係を用いた場合、誤差は１ｍ以内に収まった。しかしGPSを用いると大きな誤差が見られた。

要約(英語): Our laboratory is developing a system that inspects transmission lines by using drone. In this system, considering the influence of high voltage line on GPS, drone is flying using Visual SLAM. However, the scale of Visual SLAM positions is unclear. To solve this problem, in this paper, I propose a method to clarify the scale of Visual SLAM positions by detecting natural landmarks and estimating their positions. I verified the accuracy to confirm the usefulness of the proposed method. As a result, when using the positional relationship in meters between images, the error fell within 1 m. However, when using the GPS information, a large error appeared.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,775 Kバイト